A multi-situational perspective on the study of strategic HRM: Contributions from convention theory
Notice bibliographique
Résumé
Multilevel research in the area of human resource management (HRM) has put inadequate attention to the relevance of situational complexity. This paper is an attempt to address this inadequacy. It brings situational complexity – the notion of coordination in situ – into the debate by introducing a conceptual framework that (1) emphasizes the strategic role of HR managers as competent coordinators, (2) outlines possible ways to engage in coordination situations and (3) relates the adjustment of HRM practices to contextual demands, for instance due to competing conventions occurring in particular coordination situations. Strategic HRM is thus understood as compromising work. Especially, multinational companies need their HRM practices to be responsive to various contexts, being able to switch between multiple situations or levels of coordination (e.g., compliance with global standards versus the local set-up of adequate training). Hence, we suggest to put the focus of analysis on concrete HRM situations and to view the strategic work of HR managers as daily coordination activity at multiple engagement levels. Drawing on convention theory – a fairly new approach to HRM research – and based on our model we portray the strategic HRM practice of ‘investing in talent’ across contexts and conclude with theoretical and practical implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,023 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».